글로벌 데이터 시장은 매일 생성되는 정보의 양과 함께 성장하고 있습니다수백만
이제 러시아는 2.29% 미만을 차지합니다.데이터 과학 솔루션의 글로벌 시장 규모. 이에 비해 미국은 전체 물량의 35%를 차지합니다. 2020년 현재 다양한 전문가들은 러시아 시장 규모를 100억~650억 루블로 추정합니다. 빅데이터 시장 참가자 협회(BDA)의 예측에 따르면 2024년까지 이 수치는 3,000억 루블에 이를 것입니다.
발전을 가로막는 주요 요인러시아 빅 데이터 시장에서 분석가들은 높은 솔루션 비용, 빠른 구현 결과 부족, 전문가 부족, 데이터 품질 및 기밀성 문제를 언급합니다. 이러한 장벽의 존재는 그러한 솔루션에 대한 시장의 불균등한 발전으로 이어집니다. 대부분 은행, 통신, 소매, 산업 및 공공 부문에서 구현합니다. 다른 산업은 훨씬 뒤쳐져 있습니다.
데이터 과학 솔루션 구현에 있어 여러 주요 산업과 데이터 분석 기반 도구를 사용할 수 있는 잠재력이 큰 산업을 살펴보겠습니다.
이미 데이터 과학을 사용하고 있는 사람
- 은행.금융 분야에서는 데이터 과학 기반 솔루션예를 들어 차용인을 평가(신용 점수)하고, 사용자를 확인하고, 사기 거래를 방지하는 데 도움을 줍니다. 차용자의 포트폴리오 성과를 분석하고 ATM에서의 현금 수요를 예측합니다.
은행 부문에서는 대부분의 기업이타사 공급업체에 주문하는 대신 데이터 과학 솔루션 개발을 위한 자체 부서를 운영합니다. 데이터 분석을 기반으로 한 제품은 VTB, Sberbank, Tinkoff Bank, Raiffeisen, Uralsib, OTP Bank, Leto Bank 등에서 사용됩니다.
예를 들어, Sberbank는 다음을 위한 도구를 만들었습니다.고객 신용도의 세분화 및 평가, 사이버 보안, 인사 관리, 지점 대기열 예측 및 직원 보너스 계산. Tinkoff Bank는 위험 관리 및 기존 및 미래 차용인의 요구 사항 평가를 위한 솔루션을 개발했습니다. 또 은행은 음성비서 '올렉'을 구현해 이용자의 요청에 따라 송금하고 전자문서를 우편으로 주문 및 발송하고 식당 테이블 예약, 영화표 예매 등을 할 수 있다.
- 통신.정보 수집 및 분석을 통해 기업은이 업계에서는 가입자 이탈을 예측하고 이를 유지하는 방법을 찾고, 개인화된 제안을 생성하고 가입자 이동을 기반으로 네트워크의 향후 부하를 결정합니다.
은행과 같은 대형 사업자들은자체 데이터 과학 솔루션 개발 팀. 이러한 도구는 MTS, Beeline 및 MegaFon과 같은 Big Three의 운영자가 이미 사용하고 있습니다. 예를 들어, MTS는 트래픽 소비, 사용 장치 및 가입자 구매에 대한 데이터를 기반으로 개인화된 제안을 생성하는 시스템을 만들었습니다. 그리고 MegaFon은 데이터 과학을 사용하여 서비스 품질을 개선하고 비용을 최적화합니다. 또한 사업자는 비즈니스용 데이터 과학 솔루션을 개발하는 자회사를 보유하고 있습니다.
- 부동산.건설, 시운전 및 구매 산업에서부동산은 전통적으로 계약, 신청서, 건축 프로젝트 및 토지에 대한 권리와 같은 많은 양의 문서를 축적합니다. 이 분야의 데이터 과학 솔루션은 시설 수요를 정확하게 예측하고 건설 현장을 선택할 때 위험을 평가하며 고객 행동을 미리 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
이러한 솔루션은 CIAN 회사에서 구현했으며,로세코와 돔클릭. 후자는 기계 학습 기반 시스템을 사용하여 인바운드 처리 속도를 높이고 전환율을 높였습니다. Agroholding Miratorg는 창고 및 농장을 위한 부동산 취득 프로세스를 자동화하는 솔루션을 구현했습니다.
- 보험.보험업계에서는 고객과의 상호작용 빈도가고객 및 문제 해결 속도는 은행보다 훨씬 낮습니다. 그러나 보험회사가 축적하는 데이터는 기술 솔루션을 구현하는 데 충분합니다. 예를 들어, 데이터 과학은 개별 고객에 대한 CASCO 및 MTPL 관세를 계산하고 의료 보험 정책에 대한 서비스 목록을 생성하는 데 사용됩니다.
업계 대표자들 중 AlfaStrakhovanie, RESO-Garantia, SOGAZ, Tinkoff Insurance 및 Renaissance Insurance에서 이 기술을 기반으로 한 솔루션을 구현했습니다.
예를 들어 SOGAZ는 기계 학습을 사용하여제공된 의료 비용의 부당한 과장된 사례를 감지합니다. 자동화는 의료 전문가의 작업량을 줄이고 회사는 비용을 절감할 수 있게 해주었습니다.
- 법률학.이 분야의 기술은 자동화를 지원합니다.문서 처리, 계약자 확인, 계약서 초안 작성 및 버전 비교, 사건의 법원 관행 선택, 시민에게 법률 서비스에 대한보다 완전한 액세스 제공의 프로세스.
이 분야의 솔루션은 Pravo 회사에서 사용됩니다.ru, BrandMonitor, Amulex, Judicial Collection Agency 및 Business Car Group의 법적 지원 및 법적 위험 관리 부서 등이 있습니다.
예를 들어, Pravo 포털 개발 팀.ru는 변호사의 직접 개입 없이 일반적인 사용자 요청을 처리하고 독립적으로 법적 지원을 제공하는 시스템을 만들었습니다. BrandMonitor는 로고, 설명 및 상표별로 인터넷에서 위조 제품을 평가하는 솔루션을 개발했습니다. 시스템은 위반 사항을 감지하고 위조품 판매를 위한 등록된 웹사이트가 있는 호스팅 제공업체에 자동으로 알립니다. 그리고 Embedika 회사는 능동적 인 학습 및 온라인 학습 방법을 기반으로 사용 과정에서 재교육되는 노동 계약을 확인하기위한 지능형 시스템을 개발하고 있습니다.
- 기호 논리학.이 산업은 세계 GDP의 5%를 차지하거나금액으로 따지면 4조 달러가 넘는다. 연간 7-10%의 연간 성장률과 함께 데이터 볼륨도 증가하고 있습니다. 2017년에 이 수치가 16.2ZB였다면 2020년에는 약 44ZB가 될 것입니다.
이 분야의 데이터 기반 솔루션보다 효율적인 경로 계획, 운송 수익성 예측, 장비 마모로 인한 사고 예측 및 폐쇄된 시설의 안전을 보장하는 데 도움이 될 것입니다.
항공사는 러시아에서 유사한 솔루션을 구현했습니다.Aeroflot, S7 및 Utair. S7은 도모데도보 공항의 승객을 위한 얼굴 인식 시스템과 비즈니스 라운지 방문객을 위한 개인화 서비스 시스템을 사용하는 반면, Aeroflot는 도구를 사용하여 구매력을 기반으로 고객을 분류하여 향후 구매를 예측합니다.
- 공공 부문.정부 기관은 가장 많은 양의 데이터를 축적합니다. 처리 및 분석을 통해 업무 효율성과 제공되는 서비스 품질을 여러 번 높일 수 있습니다.
구현된 데이터 과학 제품연방 세금 서비스(FTS), 러시아 정부 분석 센터, 연금 기금, 모스크바 정부, 의무 의료 보험 기금, 연방 보안 서비스, 조사 위원회 및 외국 정보 서비스.
FTS는 제어를 위해 데이터 과학 솔루션을 사용합니다.부가가치세 (VAT) 지불 및 모스크바 정부 - 도시 교통 시스템 "일반 계획"을 개선하기위한 프로젝트의 틀 내에서. 여기에서 모델은 지상 운송 및 지하철의 승객 트래픽을 분석합니다. 통신 및 매스컴은 데이터 과학 솔루션이 규칙 작성 프로세스를 최적화하는 "제어 및 감독 활동을 위한 디지털 플랫폼"을 개발하고 있습니다.
- 채굴 산업. 이 업계의 빅데이터 분석을 통해현장 개발 효율성 평가를 부분적으로 자동화하고 장비 상태를 모니터링하며 수리 시간을 결정하고 운송 경로 및 장비 공급 계획을 최적화합니다.
예를 들어, 데이터 과학 솔루션이 구현되었습니다.회사 Gazprom Neft 및 Surgutneftegaz. 첫 번째 경우에는 시스템이 장비 고장을 분석하고 발생할 수 있는 시기를 예측하고, 두 번째 경우에는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 보고서를 준비하는 데 필요한 시간을 줄입니다.
- 농업.2050년까지 전세계 수요는식량 공급은 거의 두 배로 늘어날 것이므로 농부들은 생산량을 늘려야 합니다. 데이터 과학은 농업 생산자가 농작물 실패 또는 반대로 창고의 제품 과잉 공급을 예측하고 기후와 토양의 특성을 고려하여 필요한 종자 및 비료의 양을 더 잘 계산하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 생산성이 향상되고 비용이 절감됩니다.
러시아에서는 유사한 솔루션이 회사에서 구현되고 있습니다.농업 장비 제조업체인 John Deer의 최대 지역 파트너인 EkoNiva. 우리는 기존 수확기를 무인 수확기로 바꾸는 Cognitive Technology가 개발한 컴퓨터 비전 시스템에 대해 이야기하고 있습니다.
어떤 산업이 잠재력이 있는지
- 유용.주택 및 공공사업 부문에서는 축적된 데이터 분석을 통해 설비 고장 예측, 물, 가스, 전기 사용량 자동 추적, 법적 기능 기술화가 가능해진다.
이 분야에는 아직 구현 사례가 거의 없습니다.예를 들어, Mosenergosbyt는 연체된 전기료 징수 계산을 자동화하는 데이터 과학 솔루션을 구현했습니다. 이를 통해 변호사 인력 확충을 피하고 비용을 절감할 수 있었습니다.
- 식품 산업.식품산업의 빅데이터 분석상품 수요에 대한 정보를 바탕으로 공급 계획의 정확성을 유지하고, 상품의 품질과 신선도를 모니터링하며, 시장 분석을 통해 상품을 보다 수익성 있게 판매할 수 있도록 도와드립니다.
지금까지 이러한 솔루션은 Nestle, AB InBev Efes 등의 대규모 국제 기업에 의해서만 구현되고 있습니다. 러시아에서는 이 산업에서 기술을 사용한 사례가 없습니다.
- 약.의료계 빅데이터 분석, 의사들에게 도움이 될 것진단을 내릴 때 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리고 가장 적절한 치료를 처방합니다. 건강 상태에 대한 서로 다른 데이터로부터 전자 환자 기록을 생성하고 의사의 개입 없이 웨어러블 장치의 데이터를 신속하게 처리합니다.
러시아의 의학에서 데이터 과학 기반 제품을 구현한 예는 거의 없으며 DocDoc 및 Doc +와 같은 원격 의료 서비스 제공업체에서만 사용합니다.
빅데이터는 이미 미래다.이를 분석하면 기업이 청중을 더 잘 이해하고 개별 고객을 위한 제안을 개인화하는 데 도움이 됩니다. 제품의 이점에 대한 정보를 수집하고 실제 사용자 경험을 평가합니다. 위험을 정확하게 계산하고 사기를 방지하며 비즈니스 프로세스를 최적화합니다.
오늘날 침투하지 못한 산업이 있다면빅데이터 분석을 기반으로 프로세스를 자동화하고 지능화하면 5년 안에 데이터 과학 솔루션의 도입이 가장 보수적인 경제 부문에서도 표준이 될 것입니다.
빅 데이터는 조직이작업 계획의 세계적인 변경 없이 비용. 이것은 그러한 솔루션을 구현한 회사에 추가적인 경쟁 우위를 제공합니다. 이것은 시장 개발을 위한 최고의 인센티브입니다.
참조 :
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